Seminar SAP Datasphere – Data Catalog, Data Products und Governance

Dieses Seminar zeigt, wie Metadaten, Verantwortlichkeiten und wiederverwendbare Datenangebote in SAP Datasphere organisiert werden. Catalog, Lineage, Klassifikationen und Data Products werden zu einem nachvollziehbaren Governance-Prozess verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxisübungen

Zielsetzung

Inhaltsverzeichnis: fachliches Ziel · technisches Ziel · Qualität und Betriebsfähigkeit

Ziel ist ein nutzbarer Datenkatalog mit klar beschriebenen, verantworteten und kontrolliert veröffentlichten Data Products, die Auffindbarkeit und sichere Wiederverwendung verbessern.

Lernziele

Inhaltsverzeichnis: Einordnung · Umsetzung · Prüfung · Dokumentation

• die fachlichen und technischen Grundlagen zu Governance-Zielbild und Rollen, Catalog und Metadaten, Klassifikation und fachliches Vokabular sicher einordnen
• Anforderungen in nachvollziehbare Konfigurations-, Integrations- oder Modellierungsschritte überführen
• einen durchgängigen Praxisfall mit kontrollierten Zwischenschritten umsetzen
• Datenqualität, Berechtigungen, Abhängigkeiten und Laufverhalten mit festgelegten Prüfkriterien bewerten
• die Lösung dokumentieren, deployen und für einen geregelten Betrieb beziehungsweise die weitere Nutzung vorbereiten

Zielgruppe

Inhaltsverzeichnis: Rollen · Aufgabenbereiche · Projektbezug

Data Stewards, Data Owner, Governance-Verantwortliche, Datenarchitekten, Datenmodellierer und Plattformverantwortliche

Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis: Fachkenntnisse · technische Grundlagen · empfohlene Praxiserfahrung

Grundverständnis von Datenmodellen, Datenverantwortung und Freigabeprozessen; Datasphere-Grundkenntnisse sind hilfreich

Seminarinhalte

Inhaltsverzeichnis: Governance-Zielbild und Rollen · Catalog und Metadaten · Klassifikation und fachliches Vokabular · Lineage und Impact Analysis · Data Products konzipieren · Veröffentlichung und Nutzung · Qualität, Kennzahlen und Regelbetrieb

1. Governance-Zielbild und Rollen
2. Catalog und Metadaten
3. Klassifikation und fachliches Vokabular
4. Lineage und Impact Analysis
5. Data Products konzipieren
6. Veröffentlichung und Nutzung
7. Qualität, Kennzahlen und Regelbetrieb

Modul 1: Governance-Zielbild und Rollen

Inhaltsverzeichnis: Data Owner, Data Steward, Produzent und Konsument voneinander abgrenzen · Governance-Aufgaben entlang des Datenlebenszyklus zuordnen · Mindestanforderungen für Beschreibung, Qualität und Freigabe festlegen · einen schlanken Entscheidungs- und Eskalationsprozess definieren

1. Schritt 1: Data Owner, Data Steward, Produzent und Konsument voneinander abgrenzen
2. Schritt 2: Governance-Aufgaben entlang des Datenlebenszyklus zuordnen
3. Schritt 3: Mindestanforderungen für Beschreibung, Qualität und Freigabe festlegen
4. Schritt 4: einen schlanken Entscheidungs- und Eskalationsprozess definieren

Praxis: Eine RACI-Matrix für ein unternehmensweites Datenprodukt erstellen

Modul 2: Catalog und Metadaten

Inhaltsverzeichnis: technische und fachliche Metadaten im Catalog unterscheiden · Objekte anhand von Suchbegriffen, Domänen und Eigenschaften auffinden · Beschreibungen, Verantwortlichkeiten und Nutzungshinweise ergänzen · Metadatenqualität mit Pflichtfeldern und Review-Regeln absichern

1. Schritt 1: technische und fachliche Metadaten im Catalog unterscheiden
2. Schritt 2: Objekte anhand von Suchbegriffen, Domänen und Eigenschaften auffinden
3. Schritt 3: Beschreibungen, Verantwortlichkeiten und Nutzungshinweise ergänzen
4. Schritt 4: Metadatenqualität mit Pflichtfeldern und Review-Regeln absichern

Praxis: Mehrere Modellobjekte katalogisieren und nach einheitlichem Standard beschreiben

Modul 3: Klassifikation und fachliches Vokabular

Inhaltsverzeichnis: Domänen, Begriffe, Tags und Klassifikationen strukturieren · fachliche Definitionen mit technischen Datenobjekten verbinden · Schutzbedarf, Vertraulichkeit und zulässige Nutzung kennzeichnen · Synonyme und Mehrdeutigkeiten in einer Begriffsregel auflösen

1. Schritt 1: Domänen, Begriffe, Tags und Klassifikationen strukturieren
2. Schritt 2: fachliche Definitionen mit technischen Datenobjekten verbinden
3. Schritt 3: Schutzbedarf, Vertraulichkeit und zulässige Nutzung kennzeichnen
4. Schritt 4: Synonyme und Mehrdeutigkeiten in einer Begriffsregel auflösen

Praxis: Ein kleines Geschäftsvokabular für Kunde, Auftrag und Umsatz aufbauen

Modul 4: Lineage und Impact Analysis

Inhaltsverzeichnis: Datenherkunft vom Konsummodell bis zur Quelle nachvollziehen · technische Abhängigkeiten und fachliche Auswirkungen unterscheiden · Änderungsrisiken anhand betroffener Objekte und Konsumenten bewerten · Lineage-Ergebnisse in Freigabe- und Störungsprozesse integrieren

1. Schritt 1: Datenherkunft vom Konsummodell bis zur Quelle nachvollziehen
2. Schritt 2: technische Abhängigkeiten und fachliche Auswirkungen unterscheiden
3. Schritt 3: Änderungsrisiken anhand betroffener Objekte und Konsumenten bewerten
4. Schritt 4: Lineage-Ergebnisse in Freigabe- und Störungsprozesse integrieren

Praxis: Die Auswirkung einer Feldänderung über mehrere Modellstufen untersuchen

Modul 5: Data Products konzipieren

Inhaltsverzeichnis: Zweck, Zielgruppe und fachlichen Umfang eines Data Products festlegen · Schnittstelle, Aktualität, Qualität und Verantwortlichkeit beschreiben · zugrunde liegende Assets und Abhängigkeiten auswählen · Produktstatus und Lebenszyklus vom Entwurf bis zur Stilllegung definieren

1. Schritt 1: Zweck, Zielgruppe und fachlichen Umfang eines Data Products festlegen
2. Schritt 2: Schnittstelle, Aktualität, Qualität und Verantwortlichkeit beschreiben
3. Schritt 3: zugrunde liegende Assets und Abhängigkeiten auswählen
4. Schritt 4: Produktstatus und Lebenszyklus vom Entwurf bis zur Stilllegung definieren

Praxis: Ein Data Product für harmonisierte Kundendaten entwerfen

Modul 6: Veröffentlichung und Nutzung

Inhaltsverzeichnis: Prüfkriterien vor der Veröffentlichung eines Data Products anwenden · Zugriffs- und Nutzungsbedingungen verständlich dokumentieren · Auffindbarkeit und Bestellung aus Sicht eines Konsumenten testen · Nutzungsfeedback und Änderungswünsche einem Verantwortlichen zuordnen

1. Schritt 1: Prüfkriterien vor der Veröffentlichung eines Data Products anwenden
2. Schritt 2: Zugriffs- und Nutzungsbedingungen verständlich dokumentieren
3. Schritt 3: Auffindbarkeit und Bestellung aus Sicht eines Konsumenten testen
4. Schritt 4: Nutzungsfeedback und Änderungswünsche einem Verantwortlichen zuordnen

Praxis: Ein Datenprodukt veröffentlichen und den Konsumprozess mit einer zweiten Rolle prüfen

Modul 7: Qualität, Kennzahlen und Regelbetrieb

Inhaltsverzeichnis: messbare Qualitätskriterien für Vollständigkeit, Aktualität und Eindeutigkeit festlegen · Reviews, Rezertifizierung und Produktpflege terminieren · Nutzung, Störungen und Änderungsbedarf als Governance-Kennzahlen erfassen · ein Betriebs- und Pflegeverfahren für den Katalog dokumentieren

1. Schritt 1: messbare Qualitätskriterien für Vollständigkeit, Aktualität und Eindeutigkeit festlegen
2. Schritt 2: Reviews, Rezertifizierung und Produktpflege terminieren
3. Schritt 3: Nutzung, Störungen und Änderungsbedarf als Governance-Kennzahlen erfassen
4. Schritt 4: ein Betriebs- und Pflegeverfahren für den Katalog dokumentieren

Praxis: Ein Governance-Dashboard-Konzept und einen monatlichen Review-Ablauf erstellen

Praxisübungen

Inhaltsverzeichnis: Katalogeinträge und fachliches Vokabular nach Standards pflegen · Lineage und Auswirkungsanalyse für eine Modelländerung durchführen · Data Product entwerfen, freigeben und aus Konsumentensicht prüfen

• Katalogeinträge und fachliches Vokabular nach Standards pflegen
• Lineage und Auswirkungsanalyse für eine Modelländerung durchführen
• Data Product entwerfen, freigeben und aus Konsumentensicht prüfen